- Singapur Teknoloji ve Tasarım Üniversitesinden (SUTD) araştırmacılar, pekiştirmeli öğrenmeyi Street Fighter üzerinde başarıyla uyguladı.
- Araştırma ekibi, Satranç ve Go gibi masa oyunlarında etkinliği kanıtlanmış bir yaklaşımı temel alarak yeni bir karmaşık hareket tasarım yazılımı oluşturdu.
- Tek bir testte, yeni yaklaşımdan elde edilen hamlelerin, en iyi insan oyuncularınkinden daha üstün olduğu görüldü.
Söz konusu ekip, “Bulgularımız, pekiştirmeli öğrenmenin basit masa oyunlarında ustalaşmaktan daha fazlasını yapabileceğini gösteriyor. Program, hareket biliminde uzun süredir devam eden zorlukları ele almak üzere eğitildiğinde, daha karmaşık hamleler yaratmada başarılı oldu.” açıklamasını yaptı.
Pekiştirmeli öğrenme, bir bilgisayar programının çeşitli eylemleri deneyerek ve geri bildirim alarak karar vermeyi öğrendiği bir tür makine öğrenimi. Örneğin algoritma, tahtada başarı veya yenilgiyle sonuçlanan milyonlarca olası hamleyi test ederek satranç oynamayı öğrenebilir. Program, algoritmaların deneyimlerinden ders çıkarmalarına ve zaman içinde karar verme becerilerini geliştirmelerine yardımcı olmayı amaçlıyor.
Araştırma ekibi, hareket tasarımı için bir pekiştirmeli öğrenme programı oluşturmak üzere, bilgisayara milyonlarca başlangıç hareketi sağladı. Program, daha sonra her hareketi belirli bir hedefe doğru geliştirmek için rastgele birkaç deneme yaptı. Ekip, en iyi insan oyuncuları kısa sürede yenebilecek yeni hamleler geliştirmeye odaklandı. Algoritma testleri, yapay zeka tarafından tasarlanan yeni hamlelerin etkili olduğunu ortaya koydu. Başka bir deyişle, program olağanüstü fiziksel ve zihinsel nitelikler sergiledi.
Bu bulgular, muhtemelen robotik ve otomasyonu etkileyerek yeni bir hareket tasarımı çağını başlatabilir. Ekibin Advanced Intelligence Systems’daki makalesi, “Şampiyon Street Fighter Oyuncularından Hızla Daha İyi Performans Göstermek için Faz Değişimli Memristif Pekiştirmeli Öğrenim” başlığını taşıyor.
Derleyen: Nazlı Koyuncu
